CloudMatrix 384: 384-чиповый кластер ИИ от Huawei бросает вызов Nvidia на фоне ограничений на экспорт из США

Компания Huawei Technologies представила на сайте https://www.reuters.com/world/china/huawei-shows-off-ai-computing-system-rival-nvidias-top-product-2025-07-26/?utm_source=chatgpt.com свою самую амбициозную на сегодняшний день систему искусственного интеллекта CloudMatrix 384 на Всемирной конференции по искусственному интеллекту (WAIC) в Шанхае. Впервые показанная публично, система предназначена для ускорения крупномасштабного обучения моделей и позиционируется компанией как отечественная альтернатива высококлассной платформе Nvidia GB200 NVL72.

Ядро системы составляют 384 ускорителя Ascend 910C, соединенных между собой фирменным межсоединением "супер-узел". Благодаря кластеризации большего количества чипов, конструкция компенсирует более низкую пропускную способность каждого устройства, достигая совокупной производительности, которая, по данным SemiAnalysis, может превзойти GB200 от Nvidia в некоторых бенчмарках. Компания WAIC не раскрыла точных цифр производительности, но аналитики отмечают, что Huawei ставит во главу угла оптимизацию пропускной способности и задержек, а не производительность отдельных процессоров.

Запуск происходит в тот момент, когда американские экспортные ограничения блокируют поставки самых быстрых GPU Nvidia из Китая, создавая возможность для Huawei. Как отметил в мае генеральный директор Nvidia, Huawei "движется довольно быстро" Теперь компания может поставлять отечественное оборудование облачным провайдерам и исследовательским институтам, используя собственный подход, который позволяет обойти лицензионные ограничения, сдерживающие многих местных разработчиков микросхем.

Основатель компании Рен Чжэнфэй признает, что чипы Ascend уступают американским конкурентам в сырой мощности, но утверждает, что математическая оптимизация и кластерные вычисления могут устранить разрыв в производительности для реальных рабочих нагрузок. Компания ежегодно выделяет около ¥180 млрд. (≈ 25 млрд. долларов США) на НИОКР, при этом треть средств направляется на долгосрочные теоретические исследования, которые Рен считает важными для снижения зависимости от закона Мура.

Станет ли CloudMatrix 384 широко распространенным коммерческим решением, будет зависеть от цены, зрелости программного обеспечения и развивающейся политики Пекина в области облачных закупок. Тем не менее, его появление подчеркивает, как быстро китайская экосистема ИИ-оборудования переходит на отечественные решения и как конкуренция смещается от отдельных чипов к инновациям на уровне всего стека, системы.